#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2019/10/8 13:52
# @Author  : GXl
# @File    : 3.2.2.py
# @Software: win10 Tensorflow1.13.1 python3.5.6


from math import log
import operator

"""
Parameters:
    dataSet - 数据集
Returns:
    shannonEnt - 经验熵(香农熵)
"""
# 函数说明:计算给定数据集的经验熵(香农熵)
def calcShannonEnt(dataSet):
    numEntires = len(dataSet)                       #返回数据集的行数
    labelCounts = {}                               #保存每个标签(Label)出现次数的字典
    for featVec in dataSet:                        #对每组特征向量进行统计
        currentLabel = featVec[-1]                 #提取标签(Label)信息
        if currentLabel not in labelCounts.keys(): #如果标签(Label)没有放入统计次数的字典,添加进去
            labelCounts[currentLabel] = 0
        labelCounts[currentLabel] += 1             #Label计数
    shannonEnt = 0.0                               #经验熵(香农熵)
    for key in labelCounts:                        #计算香农熵
        prob = float(labelCounts[key]) / numEntires#选择该标签(Label)的概率
        shannonEnt -= prob * log(prob, 2)          #利用公式计算
    return shannonEnt                              #返回经验熵(香农熵)

"""
Parameters:
    无
Returns:
    dataSet - 数据集
    labels - 特征标签
"""
# 函数说明:创建测试数据集
def createDataSet():
    dataSet = [[0, 0, 0, 0, 'no'],#数据集
            [0, 0, 0, 1, 'no'],
            [0, 1, 0, 1, 'yes'],
            [0, 1, 1, 0, 'yes'],
            [0, 0, 0, 0, 'no'],
            [1, 0, 0, 0, 'no'],
            [1, 0, 0, 1, 'no'],
            [1, 1, 1, 1, 'yes'],
            [1, 0, 1, 2, 'yes'],
            [1, 0, 1, 2, 'yes'],
            [2, 0, 1, 2, 'yes'],
            [2, 0, 1, 1, 'yes'],
            [2, 1, 0, 1, 'yes'],
            [2, 1, 0, 2, 'yes'],
            [2, 0, 0, 0, 'no']]
    labels = ['年龄', '有工作', '有自己的房子', '信贷情况']#特征标签
    return dataSet, labels#返回数据集和分类属性

"""
Parameters:
    dataSet - 待划分的数据集
    axis - 划分数据集的特征
    value - 需要返回的特征的值
Returns:
    无
"""
# 函数说明:按照给定特征划分数据集
def splitDataSet(dataSet, axis, value):
    retDataSet = []                                #创建返回的数据集列表
    for featVec in dataSet:                        #遍历数据集
        if featVec[axis] == value:
            reducedFeatVec = featVec[:axis]        #去掉axis特征
            reducedFeatVec.extend(featVec[axis+1:])#将符合条件的添加到返回的数据集
            retDataSet.append(reducedFeatVec)
    return retDataSet                              #返回划分后的数据集

"""
Parameters:
    dataSet - 数据集
Returns:
    bestFeature - 信息增益最大的(最优)特征的索引值
"""
# 函数说明:选择最优特征
def chooseBestFeatureToSplit(dataSet):
    numFeatures = len(dataSet[0]) - 1                     #特征数量
    baseEntropy = calcShannonEnt(dataSet)                 #计算数据集的香农熵
    bestInfoGain = 0.0                                    #信息增益
    bestFeature = -1                                      #最优特征的索引值
    for i in range(numFeatures):                          #遍历所有特征
        #获取dataSet的第i个所有特征
        featList = [example[i] for example in dataSet]
        uniqueVals = set(featList)                         #创建set集合{},元素不可重复
        newEntropy = 0.0                                   #经验条件熵
        for value in uniqueVals:                           #计算信息增益
            subDataSet = splitDataSet(dataSet, i, value)   #subDataSet划分后的子集
            prob = len(subDataSet) / float(len(dataSet))   #计算子集的概率
            newEntropy += prob * calcShannonEnt(subDataSet)#根据公式计算经验条件熵
        infoGain = baseEntropy - newEntropy                #信息增益
        # print("第%d个特征的增益为%.3f" % (i, infoGain))   #打印每个特征的信息增益
        if (infoGain > bestInfoGain):                      #计算信息增益
            bestInfoGain = infoGain                        #更新信息增益，找到最大的信息增益
            bestFeature = i                                #记录信息增益最大的特征的索引值
    return bestFeature                                     #返回信息增益最大的特征的索引值

"""
Parameters:
    classList - 类标签列表
Returns:
    sortedClassCount[0][0] - 出现此处最多的元素(类标签)
"""
# 函数说明:统计classList中出现此处最多的元素(类标签)
def majorityCnt(classList):
    classCount = {}
    for vote in classList:#统计classList中每个元素出现的次数
        if vote not in classCount.keys():classCount[vote] = 0
        classCount[vote] += 1
    sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key = operator.itemgetter(1), reverse = True)#根据字典的值降序排序
    return sortedClassCount[0][0]#返回classList中出现次数最多的元素

"""
Parameters:
    dataSet - 训练数据集
    labels - 分类属性标签
    featLabels - 存储选择的最优特征标签
Returns:
    myTree - 决策树
"""
# 函数说明:创建决策树
def createTree(dataSet, labels, featLabels):
    classList = [example[-1] for example in dataSet]       #取分类标签(是否放贷:yes or no)
    if classList.count(classList[0]) == len(classList):    #如果类别完全相同则停止继续划分
        return classList[0]
    if len(dataSet[0]) == 1:                               #遍历完所有特征时返回出现次数最多的类标签
        return majorityCnt(classList)
    bestFeat = chooseBestFeatureToSplit(dataSet)           #选择最优特征
    bestFeatLabel = labels[bestFeat]                       #最优特征的标签
    featLabels.append(bestFeatLabel)
    myTree = {bestFeatLabel:{}}                            #根据最优特征的标签生成树
    del(labels[bestFeat])                                  #删除已经使用特征标签
    featValues = [example[bestFeat] for example in dataSet]#得到训练集中所有最优特征的属性值
    uniqueVals = set(featValues)                           #去掉重复的属性值
    for value in uniqueVals:                               #遍历特征，创建决策树。
        myTree[bestFeatLabel][value] = createTree(splitDataSet(dataSet, bestFeat, value), labels, featLabels)
    return myTree


if __name__ == '__main__':
    dataSet, labels = createDataSet()
    featLabels = []
    myTree = createTree(dataSet, labels, featLabels)
    print(myTree)